Outcome Prediction in Unresponsive Wakefulness Syndrome and Minimally Conscious State by Non-linear Dynamic Analysis of the EEG
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study aimed to investigate the role of non-linear dynamic analysis (NDA) of the electroencephalogram (EEG) in predicting patient outcome in unresponsive wakefulness syndrome (UWS) and minimally conscious state (MCS). Methods: This was a prospective longitudinal cohort study. A total of 98 and 64 UWS and MCS cases, respectively, were assessed. During admission, EEGs were acquired under eyes-closed and pain stimulation conditions. EEG nonlinear indices, including approximate entropy (ApEn) and cross-ApEn, were calculated. The modified Glasgow Outcome Scale (mGOS) was employed to assess functional prognosis 1 year following brain injury. Results: The mGOS scores were improved in 25 (26%) patients with UWS and 42 (66%) with MCS. Under the painful stimulation condition, both non-linear indices were lower in patients with UWS than in those with MCS. The frontal region, periphery of the primary sensory area (S1), and forebrain structure might be the key points modulating disorders of consciousness. The affected local cortical networks connected to S1 and unaffected distant cortical networks connecting S1 to the prefrontal area played important roles in mGOS score improvement. Conclusions: NDA provides an objective assessment of cortical excitability and interconnections of residual cortical functional islands. The impaired interconnection of the residual cortical functional island meant a poorer prognosis. The activation in the affected periphery of the S1 and the increase in the interconnection of affected local cortical areas around the S1 and unaffected S1 to the prefrontal and temporal areas meant a relatively favorable prognosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».